[编译原理]实现AQL Subset

最新推荐文章于 2024-02-01 19:33:00 发布
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#编译原理 #编译器 #经验

本文详述了AQL Subset的实现过程，包括AQL的背景、子集定义、关键操作，以及项目中涉及的词法分析、语法分析、模式匹配等编译原理概念。通过实例展示了如何创建视图、提取正则表达式、模式匹配和输出结果，旨在帮助读者理解编译器的底层实现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

AQL Subset的实现是我们学校软件工程编译原理课程的期末项目，其目的在于通过实现一个简单的编译器来加深学生对编译原理，如语言和文法、词法分析、语法分析等过程的理解，可以帮助学生深入认识编程的思想，编译器的底层实现。本文用于总结整个项目过程中遇到的难点，以及一点点个人经验。

什么是AQL

  • 全称：Annotation Query Language
  • 用于Text Analytics，可以从非结构化或半结构化的文本中提取结构化信息的语言
  • 语法类似SQL

什么是AQL Subset

  • AQL语法复杂，功能强大，实现的难度较高
  • AQL子集具有AQL的主要特点

名词定义

  • Token：以字母或者数字组成的无符号分隔的字符串，或者单纯的特殊符号，不包含空白符（blank）
    • eg：I am strong, and I don’t like eating light-blue lollipop.
      这里写图片描述
  • Span：由正则表达式提取出来的具有位置信息的字符串，可以是完整的Token，也可以是不完整的（半个或多个）
  • View：类似于数据库的Table，可以分为多个属性列，列中的行单元为Span

AQL子集

  • 主要操作：
    • create view （创建view）
      • extract regex （利用正则从文本中提取Span）
      • extract pattern （利用正则和view在原文本中匹配符合的模式）
      • select （在view中选列）
    • output view （格式化打印view）

AQL Subset 示例

  • 任务：将人名和人名对应的地名从文本中提取出来
    • 人名：大写字母开头的Token
    • 地名：两个以大写字母开头的Tokens，并且中间以逗号分隔，其中第二个单词是美国的州名
    • 文本：（下划线表示空格，会被忽略）
      Carter_from_Plains,Georgia,_Washington_from
      Westmoreland,_Virginia
    • 输入：
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General Method

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从文本中提取出大写字母开头的单词（左闭右开）
Eg：
Carter（1，7）
Plains （13，19）
Georgia （21，28）
Washington （30，40）
Westmoreland （46，58）
Virginia （60，68）

从文本中提取出美国的州名
Eg：
Georgia （21，28）
Washington （30，40）
Virginia （60，68）

按照中间只隔了一个逗号，且后一个单词为州名即为一个地名的规则，拼接上述两步操作得到的字符串列表
Eg：
Plains, Georgia （13,28）
Georgia, Washington （21,40）
Westmoreland, Virginia （46,68）

大写字母开头的为人名：
Eg：
Carter（1，7）
Plains （13，19）
Georgia （21，28）
Washington （30，40）
Westmoreland （46，58）
Virginia （60，68）

人名与地名相对应的规则为相隔1-2个tokens，根据此规则拼接人名和地名的列表
Eg：

人名地名人名-地名
CarterPlains,GeorgiaCarter from Plains, Georgia
PlainsGeorgia,WashingtonPlains,Georgia,Washington
GeorgiaWestmoreland,VirginiaGeorgia无匹配
WashingtonWashington from Westmoreland,Virginia
WestmorelandWestmoreland无匹配
VirginiaVirginia无匹配

最终我们得到三个列表：

人名地名人名-地名
CarterPlains,GeorgiaCarter from Plains, Georgia
PlainsGeorgia,WashingtonPlains,Georgia,Washington
GeorgiaWestmoreland,VirginiaWashington from Westmoreland,Virginia
Washington
Westmoreland
Virginia

利用AQL

create view：regex语句
  • 提取第一个字母大写的token
create view Cap as
  extract regex /[A-Z][a-z]*/
    on D.text as Cap
  from Document D;

output:
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  • 提取美国州名
create view Stt as
  extract regex /Washington|Georgia|Virginia/
    on D.text
    return group 0 as Stt
  from Document D;

output：
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create view：pattern语句
create view Loc as
  extract pattern (<C.Cap>) /,/ (<S.Stt>)
    return group 0 as Loc
      and group 1 as Cap
      and group 2 as Stt
  from Cap C, Stt S;

output:
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  • 拼接人名和地名，要求只相隔1-2个token的pattern语句：
create view PerLoc as
  extract pattern (<P.Per>) <Token>{1,2} (<L.Loc)
    return group 0 as PerLoc
      and group 1 as Per
      and group 2 as Loc
  from Per P, Loc L;

output:
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create view: select语句
  • 从现成的view中选列
create view PerLocOnly as
  select PL.PerLoc as PerLoc
  from PerLoc PL;

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create view： output语句
  • 输出语句
output view Cap;
output view Stt;
output view Loc;
output view Per;
output view PerLoc;
output view PerLocOnly;

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项目流程

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AQL Subset 语法

  • 递归下降的语法树结构
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关键字

关键字如下，大小写敏感。
create，view，as， output，select， from，extract， regex，
on，return， group， and， Token， pattern

实现细节

  • Interpreter
    • Lexer(词法解释器)
      • 建议AQL的每个token都记录行号、列号，方便进行词法错误的提示
      • extract regex /正则表达式/， 使用了'/'来包含正则表达式，可以在词法分析时忽略前后的'/'，将正则表达式整体作为一个token保存并返回给语法分析
    • Parser(语法分析器)
      • 递归下降的语法分析
      • 可自行调整语法的产生式，只要符合规定的语法规则
  • Text Tokenizer (文本提取器)
    • 从给定的文本数据中将一个个token分离出来
    • 划分规则：以非数字和非单词为间隔，除了空白符的一切字符或字符串都可以作为token，空白符被忽略
  • Pattern Matcher(模式匹配器)
    • 在语法分析过程中遇到特定pattern时执行的匹配操作
    • 可以当做对若干表进行拼接
    • Eg:
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    • 关于<Token>{min,max},这里min和max指中间相隔了min到max个Token符合的模式
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  • output格式化输出
    • 将view的内容进行格式化输出
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  • 错误处理
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  • Regular Expression Engine(正则表达式引擎，已提供)
    • 提供已实现的regex.cpp及接口函数findall
    • regex.cpp实现了NFA方式的正则引擎
    • 支持特性:
      • 连接、选择、任意
        • ab, a|b, .
      • 重复(贪婪与非贪婪模式)
        • , +, ?, ?, +?, ??
      • 转义
        • \r, \n, \t
      • 字符类
        • [a-zA-Z0-9]
      • 捕获与非捕获
        • a(b)c, a(?:b)c
      • 全文多次匹配
        • [a-zA-Z0-9_]能够找到文本中所有的标识符，而不仅仅是匹配第一个找到的
  • 正则文法
regex → alt
alt → concat | alt '|' concat
concat → repeat | concat repeat
repeat → single
        | single '*' | single '*' '?'
        | single '+' | single '+' '?'
        | single '?' | single '?' '?'
single → '(' alt ')'
        | '(' '?' ':' alt ')'
        | '.' | CHAR | CHARCLASS
  • 正则函数接口：
    vector<vector<int>> findall(const char *regex, const char *content)
  • 函数功能
    • 返回正则表达式在文本中的所有匹配
  • 函数参数
    • regex：正则表达式
    • content： 文本
  • 返回结果
    • 返回正则表达式在文本中的所有匹配（外层vector）
    • 每一次匹配（内层vector）包含所有捕获块的文本匹配范围，其中每相邻两个整数表示一个捕获块范围（捕获块为圆括号包含起来的子表达式匹配到的内容）
    • 捕获块从0开始计数，第0个捕获块表示整个正则表达式，默认总是存在
    • 捕获块范围为左闭右开区间
举例

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说明

  • 使用C/C++编写，允许使用STL
  • 代码干净整洁，变量命名合理

输入文件

  • *.aql为AQL程序文件
  • *.input为输入文本
  • *.output为输出文本

执行过程

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References

具体实现

在详细分析了整个项目的要求之后，可以将其分为四个模块：

  • 1) Tokenizer：用以在输入文本中提取符合规则的Token，作为Parser的输入之一
  • 2) Lexer：用以提取输入的AQL语句中的关键字，作为Parser的输入之一
  • 3) Parser：根据Tokenizer和Lexer传进来的参数进行AQL语句的词法分析以及语义操作，并且要遵循递归下降的语法分析
  • 4) output：格式化输出表格

那么在划分好模块，清楚要实现的功能之后，要做的第一件事就是为每个模块设计好其数据结构。

Tokenizer(取词器)

首先从Tokenizer开始。根据项目要求，对于文本的一个Token，需要记录的属性有：在文本的开始和结束的位置以及内容。那么很容易可以初步设计出一个结构体：

struct TextToken {
    int begin;
    int end;
    string content;
};

有了TextToken的结构之后，我们需要将文本信息从文件中读取，存储到字符数组中，交由正则表达式引擎来帮助我们提取符合某一正则表达式的所有TextToken，保存在vector<vector<TextToken>>中。这里需要一个读取文件的函数：

char *readText(const char* filePath) {
    char* text;
    ifstream file;
    file.open(filePath);// open input file
    int length;        
    if (!file) {
        cout << "打开文件失败！" << endl;
        return NULL; 
    }
    file.seekg(0, std::ios::end);     // go to the end  
    length = file.tellg();           // report location (this is the length)  
    file.seekg(0, std::ios::beg);    // go back to the beginning  
    text = new char[length];    // allocate memory for a buffer of appropriate dimension  
    file.read(text, length);       // read the whole file into the buffer  
    file.close();
    return text;
}

以及用以返回TextToken集合的函数：

vector<vector<TextToken> > Tokenizer(char* regular, char* text) {
    vector< vector<int> > result;
    //调用正则表达式引擎
    result = findall(regular,text);

    vector<vector<TextToken> > return_result;
    if (result.size() == 0) {
        return return_result;
    } 
    //搜索所有tokens
    for (int i = 0 ; i < result[0].size() ; i+=2) {
        vector<TextToken> col;
        for (int j = 0 ; j < result.size() ; j++) {
            TextToken temp;
            temp.content = "";
            for (int k = result[j][i] ; k < result[j][i+1] ; k++) {
                temp.content += text[k];
            }
            temp.begin = result[j][i];
            temp.end = result[j][i+1];
            col.push_back(temp);
        }
        return_result.push_back(col);
    }
    return return_result;
}
Lexer(词法分析器)

当Lexer接收一条AQL语句时，它的职责就是从这个字符串中提取出AQL语言的非终结符序列、关键字等信息，加以处理之后将结果传给Parser。那么对于一整个Lexer类，我们可以将其细化为：

  • LexerToken：与TextToken类似，但它是记录AQL语句中的每一个划分出来的单元，包含Type、value、位置等信息；
struct LexerToken
{
    Type type;
    string value;
    int line;
    int sen_num;
    int begin;
    int end;
    LexerToken(string str, int line, int sen_num, int begin, int end, Type type) {
        this->value = str;
        this->line = line;
        this->sen_num = sen_num;
        this->begin = begin;
        this->end = end;
        this->type = type;
    }
    LexerToken() {
    }
};
  • Type：枚举类型，用以记录AQL语句中的所有保留字，可根据LexerToken中value的值来判断返回的枚举值
enum Type{
    CREATE, VIEW, AS, OUTPUT, SELECT, FROM, EXTRACT, REGEX, ON, RETURN,
    GROUP, AND, TOKEN, PATTERN, ID, DOT, REG, NUM, LESSTHAN, GREATERTHAN,
    LEFTBRACKET, RIGHTBRACKET, CURLYLEFTBRACKET, CURLYRIGHTBRACKET, SEMICOLON, COMMA, EMPTY
};

Type judgeType(string value) {
    if (value.compare("create") == 0) {
        return CREATE;
    }

    else if (value.compare("view") == 0) {
        return VIEW;
    }

    else if (value.compare("as") == 0) {
        return AS;
    }

    else if (value.compare("output") == 0) {
        return OUTPUT;
    }

    else if (value.compare("select") == 0) {
        return SELECT;
    }

    else if (value.compare("from") == 0) {
        return FROM;
    }

    else if (value.compare("extract") == 0) {
        return EXTRACT;
    }

    else if (value.compare("regex") == 0) {
        return REGEX;
    }

    else if (value.compare("on") == 0) {
        return ON;
    }

    else if (value.compare("return") == 0) {
        return RETURN;
    }

    else if (value.compare("group") == 0) {
        return GROUP;
    }

    else if (value.compare("and") == 0) {
        return AND;
    }

    else if (value.compare("Token") == 0) {
        return TOKEN;
    }

    else if (value.compare("pattern") == 0) {
        return PATTERN;
    }

    else if (value.compare(".") == 0) {
        return DOT;
    }

    else if (value.compare("<") == 0) {
        return  LESSTHAN;
    }

    else if (value.compare(">") == 0) {
        return GREATERTHAN;
    }

    else if (value.compare("(") == 0) {
        return LEFTBRACKET;
    }

    else if (value.compare(")") == 0) {
        return RIGHTBRACKET;
    }

    else if (value.compare("{") == 0) {
        return CURLYLEFTBRACKET;
    }

    else if (value.compare("}") == 0) {
        return CURLYRIGHTBRACKET;
    }

    else if (value.compare(";") == 0) {
        return SEMICOLON;
    }

    else if (value.compare(",") == 0) {
        return  COMMA;
    }
    else
    {
        if (value[0] == '/' && value[value.length()-1] == '/')
        {
            return REG;
        }
        int flag = 1;
        for (int i = 0; i < value.length(); i++)
        {
            if (value[i] > '9' || value[i] < '0') {
                flag = 0;
            }
        }
        if (flag == 1) {
            return NUM;
        }

        return ID;
    }
    return EMPTY;
}

那么，结合LexerToken和Type的内容，我们得到Lexer类的具体实现：对于每一条AQL语句字符串，在字符串中准确地根据分隔符划分出LexerToken，记录其各个属性，完整后保存到vector<LexerToken> tokens之中，再将tokens传给Parser，由Parser来完成它的工作。

#ifndef LEXER
#define LEXER 
#include<iostream>
#include<fstream>
#include<stdio.h>
#include<vector>
#include<string>
#include"LexerToken.h" 
#include"Type.cpp"
using namespace std;

bool isSeparator(char c) {
    return c == '.' || c == ',' 
        || c == ';' || c == '<' 
        || c == '>' || c == '(' 
        || c == ')' || c == '{' 
        || c == '}';
}

class Lexer {
 public:
    Lexer(){
    };

    void startLexing(const char *filePath) {
        tokens.clear();
        ifstream file;
        file.open(filePath);
        string str= "";
        int sen_num = 0;
        int line = 0;
        if (!file) {
            cout << "文件打开失败！" << endl;
            return;
        }
        while (getline(file, str))
        {
            string value = "";
            int first = 0;
            int last = 0;
            int length = str.size();
            int token_length = 0;

            for (int i = 0; i < length; i++) {
                while  (!((str[i] == ' ')||(str[i] == '\t')||(str[i] == '\r')||(str[i] == '\n'))  && i < length) {
                    if (str[i] == '/') {
                        value += str[i];
                        token_length++;
                        i++;
                        while (str[i] != '/') {
                        value += str[i];
                            token_length++;
                            i++;
                            }
                    }
                    else if (isSeparator(str[i])) {
                        break;
                    }
                    value += str[i];
                    token_length++;
                    i++;
                                        //cout << value << endl;
                }
                if (token_length) {
                    last = i;
                    first = i - token_length;
                    LexerToken t(value, line, sen_num, first, last, judgeType(value));
                    tokens.push_back(t);
                    value = "";
                    token_length = 0;
                }
                if  (isSeparator(str[i])) {
                    value += str[i];
                    token_length++;
                    last = i;
                    first = i - token_length;
                    LexerToken t(value, line, sen_num, first, last, judgeType(value));
                    tokens.push_back(t);
                    value = "";
                    token_length = 0;
                    if (str[i] == ';')sen_num++;    
                }
            }
            line++;
        }
        file.close();
    };

    ~Lexer() {
        if (tokens.size() != 0)
            tokens.clear();
    };

    vector<LexerToken> getTokens() {
        return tokens;
    };
 private:
    vector<LexerToken> tokens;
};
#endif
Parser(语法分析器)

整个项目最重要的部分就是Parser了，因为涉及到的逻辑远超于Tokenizer和Lexer的部分。语法分析器要担任的职责就是根据词法分析器传进来的LexerTokens，利用递归下降的语法分析方法，逐渐将整条AQL语句分成原子语句，使得向前看遇到的下一个LexerToken可以下降至抽象语法树(AST)的叶子节点，执行对应的逻辑。
所设计的Parser类如下：

#ifndef PARSER
#define PARSER
#include<iostream>
#include<vector>
#include<map>
#include "Lexer.h"
#include "LexerToken.h"
#include "Tokenizer.cpp"
#include "Type.cpp"
#include "printview.cpp"
using namespace std;

// 存取ducument的数据结构 
struct Doc {
    char* text;
};

class Parser{
 public:
    // 构造函数，两个参数：document文件+AQL文件。 
    Parser(const char* inputFile, const char* aqlFile){
        // 初始化position 
        position = 0;
        // 初始化document 
        document.text = readText(inputFile);
        // 词法分析 
        Lexer l;
        l.startLexing(aqlFile);
        lexer_tokens = l.getTokens();
        // 切割全文所有tokens 
        all_text_tokens = Tokenizer("([0-9a-zA-Z_])+|[^\\f\\n\\r\\t\\v\' \']", document.text)[0];
    };

    //读取要解析的LexerToken 
    LexerToken readLexerToken() {

    };

    //程序运行入口 
    void run() {

    };

    //解析aql语句 
    void aql_stmt() {

    };

    //解析create语句 
    void create_stmt() {

    };

    //解析select 
    map<string,vector<TextToken> > select_stmt() {

    };


    //解析regex语句 
    map<string, vector<TextToken> > regex_stmt() {

    };

    // 解析pattern语句 
    map<string, vector<TextToken> > pattern_stmt() {

    };

    vector<TextToken> pattern_expr(map<string, map<string, vector<TextToken> > > from_map,
                                     map<string, vector<TextToken> > &child_map) {

    }

    vector<TextToken> pattern_pkg(map<string, map<string, vector<TextToken> > > from_map) {

    }

    vector<TextToken> pattern_group(map<string, map<string, vector<TextToken> > > from_map, 
                            map<string, vector<TextToken> > &child_map) {

    }

    vector<TextToken> pattern_regex(string regex) {

    }

    vector<TextToken> pattern_token(vector<TextToken> col1, 
                            vector<TextToken> col2, 
                            int min, 
                            int max, 
                            map<string, vector<TextToken> > &child_map,
                            bool is_col1_group,
                            bool is_col2_group) {

    }
    //输入beigin和end，根据all_text_tokens，返回begin和end中间有几个token 
    int token_num_between(int begin, int end) {

    }

    //解析return语句 
    map<string, string> return_stmt() {

    };

    //解析from语句 
    map<string, map<string, vector<TextToken> > > from_stmt() {

    };

    //创建表名和列的键值对 
    void createView(string view_name, map<string, vector<TextToken> > view_columns) {

    };



    //返回列里的内容 
    vector<TextToken> getColumn(string view_name, string column_name) {
        }
    }

    int str2int(string s) {
        int i;
        stringstream ss;
        ss<<s;
        ss>>i;
        return i;
    }

    string int2str(int num) {
        stringstream ss;
        ss << num;
        string result = ss.str();
        return result;
    }

 private:
//  string view_name;
    vector<LexerToken> lexer_tokens;
    vector<TextToken> all_text_tokens; 
    Doc document;
    //表——string是表名，嵌套map里是各个列 
    map<string, map<string, vector<TextToken> > > views; 
    LexerToken this_token;
    int position;

};


#endif

这里遵循的AST结构如下（借用laiyuan同学的图），绿色的线表示函数调用，黑色表示终结符匹配：
这里写图片描述
整体思路大致相同，只是具体实现细节可能会因人而异，并且划分的细致程度也会有所区别。
比如:

aql_stmt → create_stmt ; | output_stmt ;

表明当输入一条aql时，判断下一个LexerToken的值

  • 如果Type == CREATE, 则进入create_stmt函数；
  • 如果Type == OUTPUT, 则进入output函数；
  • 否则语法错误，因为目前实现只有这两种。
    其他语句也大体如此，并且不同的语句会对应不同的处理逻辑，这里主要就是具体实现了，就不一一赘述。
Output(输出表格)

这部分相对于前面而言就比较简单了，主要实现准确提取view中的内容并格式化输出即可。


#include<iostream>
#include<map>
#include<vector>
#include<string>
#include<sstream>
#include "Tokenizer.cpp" 

using namespace std;


string int_to_string(int a) {
    stringstream ss;
    ss << a;
    return ss.str();
}

string outputwhiffletree(int length) {
    string s = "";
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        s += "-";
    }
    return s;
}

string outputwhitespace(int length) {
    string s = "";
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        s += " ";
    }
    return s;
}

void printView(map<string, vector<TextToken> > view, string view_name) {
    //map<string, map<string, vector<TextToken> > >::iterator it = view.begin();
    map<string, vector<TextToken> > col_information = view;
    map<string, vector<TextToken> >::iterator iter;
    map<string, vector<string> > output_string;
    vector<TextToken> col;
    vector<string> colname;
    int *max_length = new int[col_information.size()];
    int num = 0;
    for (iter = col_information.begin(); iter != col_information.end(); iter++) {
        string col_name = iter->first;
        col = iter->second;
        int max_string_length = 0;
        vector<string> col_string;
        for (int i = 0; i < col.size(); i++) {
            string content_string = col[i].content;
            string temp = " " + content_string + ":(" + int_to_string(col[i].begin) + "," + int_to_string(col[i].end)+") ";
            col_string.push_back(temp);
            if (max_string_length < temp.size())
                max_string_length = temp.size();
            temp.clear();
        }
        max_length[num] = max_string_length;
        num++;
        output_string.insert(pair<string, vector<string> >(col_name, col_string));
        colname.push_back(col_name);

    }

    cout << "View: "<< view_name << endl;
    if (col.size() == 0) {
        cout << "empty set" << endl;
        cout << endl;
        return;
    }


    string first_line = "+";
    for (int i = 0; i < col_information.size(); i++) {
        first_line += outputwhiffletree(max_length[i]) + "+";
    }
    cout<<first_line << endl;
    string sencond_line = "|";
    for (int i = 0; i < col_information.size(); i++) {
        sencond_line += " " + colname[i] + outputwhitespace(max_length[i] - colname[i].size()-1) + "|";
    }
    cout << sencond_line << endl;
    cout << first_line << endl;

    for (int i = 0; i < col.size(); i++) {
        cout << "|";
        for (int j = 0; j < col_information.size(); j++) {
            cout << output_string[colname[j]][i] + outputwhitespace(max_length[j] - output_string[colname[j]][i].size() ) << "|";
        }
        cout << endl;
    }

    cout << first_line << endl;
    cout << col.size() <<" rows in set" << endl;
    cout << endl; 
}

项目收获

作为编译原理期末project，AQL Subset确实是一个很好的项目。刚刚开始时会觉得无从下手，因为上课学习的知识还没有实践过。这一个project让我们很好地体会了编译器自顶向下、分治的思想，让我们学习到如何将一个大项目逐层分解，直到分成个人可以完成的模块，与队友分工合作。而我自己在队伍中承担的任务是为整个项目设定模块的数据结构、相关类的内容组成以及后期代码整合、debug等任务。在完成任务的过程中，确实认识到一个好的架构对于项目的影响是多么巨大。前期项目进度有些缓慢就是因为架构不够完备，在出现问题时才去对架构进行调整，因此而牵扯到的代码量还不小。好在与队友互相交流之后，有惊无险地完成了本次project。

项目代码链接

http://pan.baidu.com/s/1c0UApRq

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